北深袁粒老師的工作，仍然是ImageNet上設(shè)計(jì)的transformer型模型，主要貢獻(xiàn)在于提出一種稱為outlooker的注意力層，這種結(jié)構(gòu)結(jié)合了卷積局部信息整合和注意力層的優(yōu)勢(shì)，在transformer backbone和patch embedding的幫助下實(shí)現(xiàn)了性能提升 ImageNet上不借助預(yù)訓(xùn)練首次突破87.1%的top1正確率。
核心attention層： outlooker
該attention主要操作基于以上偽代碼（pytorch類似）。其核心操作主要有unfold和fold以及中間被替換的score矩陣計(jì)算方式，借助一次線性映射而不是兩次線性映射加一次矩陣乘法，outlooker相對(duì)普通multi-head attention減少了MACs降低了復(fù)雜度。
unfold
unfold操作實(shí)際上類似于conv層滑動(dòng)取窗口的機(jī)制，我們?cè)O(shè)定好kernel_size, stride, dilation等參數(shù)后，即可對(duì)B*C*H*W這樣的張量在H*W這樣的空間維上進(jìn)行滑動(dòng)取窗口，最后得到的新矩陣為B*(C*k*k)*n。k為kernel_size, n為總共取到的窗口數(shù)。
fold
fold則是unfold的逆過程，給定kernel_size，stride, dilation和output_size等參數(shù)后，它可以將B*(C*k*k)*n這樣的矩陣還原回B*C*H*W。這里稍微注意為什么要相對(duì)unfold多給定一個(gè)output_size呢？因?yàn)槠鋵?shí)我們發(fā)現(xiàn)不管輸入矩陣還是給定參數(shù)除了output_size我們并不知道H*W, 給定kernel_size后我們可以求得C, 但是n是由H和W兩個(gè)維度共同構(gòu)成的，所以如果不顯示指明H*W那么是可能包含多種滿足條件的H*W(例如H與W互換)。
同時(shí)在pytorch中，fold實(shí)際上做的操作是把那些由unfold拓展出來的位置上的元素全部加和再放回原始矩陣，那么這個(gè)加和操作就會(huì)使得原位置元素值翻倍而非不變，所以其實(shí)fold和unfold大部分時(shí)候并不是真正互逆的，要想實(shí)現(xiàn)互逆應(yīng)當(dāng)對(duì)元素取平均。
outlooker
那么除去了類似conv這樣考慮滑動(dòng)窗口的unfold和fold過程，outlooker和普通scaled dot-product有什么區(qū)別呢？?
由公式（4）可以看出其核心思路和attention層并無區(qū)別， 唯一就是score矩陣由原來的QK’, 變成了此處的A_{i,j}，而這里的A實(shí)際上是直接由輸入X通過線性映射直接得到的一個(gè)矩陣，也就是說相對(duì)于分別線性映射得到Q和K再做矩陣乘法得到score矩陣，這里直接采用了一個(gè)線性映射得到score矩陣，從而降低了計(jì)算復(fù)雜度。而之前的scaled乘以系數(shù)以及softmax歸一都在代碼中得到了保留。
misc
VOLO模型是基于LV-ViT進(jìn)行改進(jìn)的，其中利用的patch embedding并沒有進(jìn)行額外說明，但是對(duì)模型性能等有重要的影響。同時(shí)將conv和transformer做結(jié)合似乎是一個(gè)現(xiàn)階段的一個(gè)趨勢(shì)，其他工作(同一作者的T2T ViT)也保持了這樣的一些變化或比較趨勢(shì)。
